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龙图腾网获悉江苏财经职业技术学院申请的专利平衡训练数据管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411476942.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权平衡训练数据管理方法及系统是由季宵磊;许龙成;侍勇设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本平衡训练数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了平衡训练数据管理方法及系统，涉及平衡训练数据管理技术领域，包括以下步骤：构建一个完整的异常行为数据集，该异常行为数据集包含用于训练异常行为检测模型的所有数据，在此基础上，对数据集进行细致的划分，将其分为两部分：合成异常行为数据和实际异常行为数据。本发明通过实时监控异常行为检测模型对合成数据的依赖，利用预训练机器学习模型预测并优化训练策略，确保模型更多学习实际异常行为特征，提升泛化能力和检测精度。通过分层训练和动态调整数据比例，降低误报、提高系统响应效率，保障公共安全，通过实时监控与优化确保模型适应数据变化，增强鲁棒性，在复杂环境中稳定运行，并支持长期维护和升级。

本发明授权平衡训练数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.平衡训练数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建一个完整的异常行为数据集，该异常行为数据集包含用于训练异常行为检测模型的所有数据，在此基础上，对数据集进行细致的划分，将其分为两部分：合成异常行为数据和实际异常行为数据； 在异常行为检测模型训练的过程中，实时获取合成异常行为数据的训练情况，从实时监控的数据中，提取与合成异常行为数据训练相关的关键信息，其中，关键信息包括权重分布、梯度信息、训练损失趋势以及特征激活分布； 在监控窗口下，将提取的关键信息进行分析处理，并将分析处理后的特征向量输入预训练机器学习模型，利用预训练的机器学习模型对当前训练阶段合成异常行为数据的使用情况进行预测； 根据机器学习模型的预测结果，将合成异常行为数据的使用情况进行分类：正常使用和过度依赖使用； 若预测结果为正常使用，则继续保持当前的训练策略和数据使用方式，此时异常行为检测模型对合成异常行为数据和实际异常行为数据的学习是健康的，能够有效提升模型的泛化能力和检测精度； 对于被判定为过度依赖使用的情况，重新调整训练数据集的构成比例，增加实际异常行为数据的权重，降低异常行为数据的比例，促使异常行为检测模型更多地学习实际异常行为的特征； 在训练过程中，采用分层训练方法，让异常行为检测模型在实际异常行为数据上进行初步训练，学习真实场景的特征；然后，在合成异常行为数据上进行微调，丰富异常行为检测模型对异常行为的理解，防止异常行为检测模型被合成异常行为数据的特征所主导； 基于机器学习模型的预测结果实时判断当前训练阶段合成异常行为数据的使用情况，直到异常行为检测模型不再过度依赖合成异常行为数据进行训练。

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